Matlab
实现Transformer-LSTM-SVM
（Transformer+
长短期记忆神经网络结合支持向量机）多变量时间序列预测的详细项目实例
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随着大数据时代的到来，各种领域产生了海量的多变量时间序列数据。这些数据包含着丰富的潜在信息，如何从这些数据中提取有用的知识，进行预测和决策，成为了众多领域中的重要研究课题。时间序列预测任务主要通过分析历史数据的规律和趋势来预测未来的行为，其应用领域包括但不限于金融市场预测、气象预报、销售预测和制造业中的设备维护等。传统的时间序列预测方法，如ARIMA模型和自回归模型，虽然在某些应用中取得了良好的效果，但在面对复杂的、非线性和多变量的时间序列数据时，它们的效果和预测能力有限。为了突破这些局限，近年来深度学习和机器学习技术在时间序列预测中的应用逐渐兴起。
本项目提出了一种结合Transformer模型、长短期记忆神经网络（LSTM）和支持向量机（SVM）的多变量时间序列预测模型。Transformer模型利用自注意力机制， ...